【摘 要】
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在目标检测领域,存在背景样本(图片中不属于任何对象类的区域)数量缺少的问题,在背景较复杂或者目标相似性高的情况下,检测器的检测能力就会很受限制。此外,数据的质量直接影
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在目标检测领域,存在背景样本(图片中不属于任何对象类的区域)数量缺少的问题,在背景较复杂或者目标相似性高的情况下,检测器的检测能力就会很受限制。此外,数据的质量直接影响着检测模型最终的结果。本文基于FasterRCNN检测框架,主要从难例样本挖掘和数据均衡采样两方面加以改进,从而提高检测器的性能。主要工作包括如下:1.难例样本挖掘。本文在Faster RCNN检测框架中引入在线难例挖掘方法(Online Hard Examples Mining,OHEM),并对挖掘方法进行改进。在特征提取阶段,采用有着较强特征提取能力的Residual Nets(ResNets)网络,通过一个上下卷积网络对难例进行挖掘,形成一个新的网络架构FOHEM,结合上下文信息的同时扩大了感受野。实验结果表明该网络框架可提高检测器的检测能力。2.数据均衡采样方法。本文首先研究了不同的采样方法进行目标检测的效果,针对存在的问题,通过均衡类内样本尺度来增加整体样本集的丰富度,并排除类内样本尺度带来的影响。最后通过实验对该方法的效果进行了验证。
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